Eli Lilly and Company es una empresa multinacional farmacéutica y de atención sanitaria centrada en descubrir, desarrollar, fabricar y comercializar medicamentos de venta con receta. Su actividad abarca áreas terapéuticas como la diabetes, la oncología, la inmunología, la neurociencia y el dolor, combinando la investigación y el desarrollo con ensayos clínicos, procesos regulatorios, la producción de medicamentos biológicos y de moléculas pequeñas, y la distribución mundial.
Ingeniero/a de IA aplicada, Informática clínica — Eli Lilly, presencial en Boston
Desarrolla capacidades de IA aplicada y aprendizaje automático para los ensayos clínicos, biobancos y programas de medicina traslacional de Eli Lilly. Utiliza datos clínicos, moleculares y poblacionales para caracterizar fenotipos de pacientes y generar evidencia para futuros tratamientos.
Descripción
- Crear y poner en producción herramientas de IA agéntica que permitan a los investigadores consultar datos clínicos en lenguaje natural
- Utilizar ontologías biomédicas, registros de ensayos y recursos de vías biológicas seleccionados para fundamentar los resultados de generación aumentada por recuperación en conocimientos biológicos verificados
- Aplicar métodos no supervisados y autosupervisados para identificar arquetipos de pacientes y subtipos moleculares de enfermedades en conjuntos de datos de ensayos y biobancos
- Desarrollar análisis de supervivencia y estimadores dinámicos de regímenes de tratamiento a partir de variables clínicas y ómicas integradas
- Estandarizar diversas fuentes de ensayos clínicos y biobancos en representaciones de datos compartidas
- Evaluar y supervisar continuamente la calidad, seguridad y fiabilidad operativa de los modelos después de su implementación
- Coordinar a proveedores, contratistas y socios externos que apoyan los programas de investigación de Lilly
- Desarrollar pipelines basados en SDTM y ADaM para bases de datos de ensayos bloqueadas utilizadas en análisis secundarios y exploratorios
- Analizar ensayos finalizados para identificar efectos por subgrupos, heterogeneidad del tratamiento y patrones de respuesta o no respuesta
- Aplicar PLN a narrativas de acontecimientos adversos, notas clínicas y comentarios de investigadores para descubrir posibles señales de seguridad
- Reconstruir historiales longitudinales de pacientes para estudiar la progresión de enfermedades, la cinética de respuesta al tratamiento y los criterios de valoración de tiempo hasta el acontecimiento
- Diseñar flujos de trabajo de metaanálisis entre estudios e integración de datos que abarquen ensayos clínicos finalizados
- Utilizar grandes cohortes de biobancos, incluidos UK Biobank y All of Us, para validación externa y enriquecimiento de datos
- Implementar operaciones de investigación reproducibles con control de versiones de datos, computación en contenedores y registros de análisis preparados para auditorías
- Realizar investigaciones de conformidad con HIPAA, GDPR y las normas aplicables de los comités de revisión institucional y de ética
Requisitos
- Máster en informática biomédica, biología computacional, bioinformática, genética estadística, epidemiología, informática u otra disciplina cuantitativa relacionada, o título de MD/PhD con una profundidad equivalente en ciencia de datos traslacional, además de al menos seis años de experiencia investigadora utilizando conjuntos de datos de ensayos clínicos (SDTM/ADaM), datos de biobancos o grandes conjuntos de datos de salud poblacional
- Doctorado en informática biomédica, biología computacional, bioinformática, genética estadística, epidemiología, informática u otra disciplina cuantitativa relacionada, o título de MD/PhD con una profundidad equivalente en ciencia de datos traslacional, además de al menos tres años de experiencia investigadora utilizando conjuntos de datos de ensayos clínicos (SDTM/ADaM), datos de biobancos o grandes conjuntos de datos de salud poblacional
- Experiencia demostrada en la implementación en producción de herramientas de IA para el análisis de datos clínicos
- Dominio avanzado de Python y/o R para aprendizaje automático y modelización estadística
- Gran dominio de SQL
- Experiencia con plataformas de computación en la nube para investigación, preferiblemente DNAnexus, AWS, Google Cloud, Azure o clústeres de computación de alto rendimiento
- Conocimientos prácticos de técnicas avanzadas de IA generativa, incluido el ajuste fino de LLM y el entrenamiento de modelos fundacionales desde cero
- Experiencia trabajando en entornos de computación de alto rendimiento
- Conocimientos exhaustivos de los estándares CDISC, incluidos SDTM y ADaM
- Aplicación demostrada de análisis de supervivencia, inferencia causal, PLN y aprendizaje profundo a investigaciones clínicas o genómicas
- Sólido conocimiento de OMOP CDM, HL7 FHIR Genomics y las principales ontologías biomédicas
- Experiencia práctica de investigación con grandes biobancos públicos y de acceso restringido, incluidos UK Biobank y All of Us
- Experiencia aplicando aprendizaje federado, privacidad diferencial o métodos de computación segura a investigaciones biomédicas multisede
- Historial de publicaciones revisadas por pares en IA clínica, informática traslacional, genómica o una disciplina relacionada
- Familiaridad con el marco de ensayo objetivo y su uso con datos de biobancos
- Conocimientos de farmacogenómica, modelización de la respuesta a fármacos o análisis PK/PD de ensayos clínicos
- Experiencia en la creación de grafos de conocimiento biomédico, la aplicación de aprendizaje automático sobre grafos o el uso de razonamiento basado en ontologías
- Experiencia práctica en el análisis de conjuntos de datos multiómicos
- Capacidad para cumplir los requisitos de HIPAA, GDPR y de los comités de revisión institucional y de ética aplicables
Beneficios
- Elegibilidad para un bono de empresa influido parcialmente por los resultados organizativos e individuales
- Plan 401(k) patrocinado por el empleador
- Plan de pensiones
- Tiempo de vacaciones
- Cobertura médica
- Cobertura dental
- Cobertura oftalmológica
- Cobertura de medicamentos con receta
- Opciones de cuentas de gastos flexibles para atención sanitaria y/o de personas dependientes
- Seguro de vida y prestaciones por fallecimiento
- Programas de permisos y tiempo libre
- Apoyo al bienestar, como programa de asistencia al empleado, iniciativas de actividad física y clubes y actividades para empleados
- Grupos de recursos para empleados